직관&성찰

[직관&성찰 @wavekim72]

@sustain_abund 참가 희망합니다

[Angina Pectoris @yeoulabba]

https://t.co/fFE57nrcwO

[무기견 @sniffshiba]

이 AI 버블의 끝은 초대형 비상장 주식들의 상장 시점과 맞물려 돌아간다고 확신합니다

Space X $800B
OpenAI $157B
Anthropic $40B
테더 - ??
데이터브릭스 $43B
스트라이프 $70B
Revolut $45B
안두릴 $14B

[보더군 @splay08]

이 인용한 트윗좀 알티 돌려달라

[GONOGO @GONOGO_Korea]

재미빼고 다 가진 구테사마의 포스팅을 쉽게 풀어주자면..

💙슈퍼 그랑죠 2탄💙

라그랑주💗 × 안두릴😎

전투는 속도전인데, “너 왜 그렇게 판단했어?”라고 물어볼 시간은 별로 없어.

근데 문제는 이거야

AI가 초스피드로 결정을 내리면 결과는 빠르지만, ‘왜’ 그 결정을 내렸는지 증명하지 못하면 사람들은 못 믿어.

국방 규제기관들은 특히 설명 가능한 AI, 책임성 같은 걸 매우 중요하게 생각하지.

그래서 라그랑주(Lagrange)의 DeepProve가 안두릴(Anduril)의 Lattice SDK에 들어가서 실전 검증을 해 봤대.

간단히 말하면, “AI가 전투에서 내린 판단, 진짜 믿을 수 있을까?”에 대해 증명 가능한 증빙을 붙여준 거야.

어떻게 붙였냐면?

현장 흐름은 이래:

트랙 감지, 행동 결정, 이동 계산

여기까지는 흔한 파이프라인이지.

문제는 증명 가능성이야.

그래서 DeepProve가 각 단계의 출력에 대해 내가 예전에 설명해 준 zk-proof(제로 지식 증명) 를 생성해.

그러니깐..

“이 판단은 승인된 데이터와 승인된 모델로 정당하게 수행되었다”라는 걸 수학적으로 증명해서 붙여주는 거지.

결과는?

속도는 그대로 유지하면서

규제기관도, 작전 책임자도, 심지어 소대장도 “정상적인 연산이 된 AI 결정이다”고 한 번 더 컨펌받는 셈이지.

왜 이 프로세스가 중요하나고?

국방 쪽에서 발목 잡는 건 항상 신뢰와 책임이거든.

우리의 슈퍼 그랑죠 라그랑주는 이 부분을 파고 들어가는 셈이야.

AI가 칼같이 판단은 잘 내리는데, “왜?”라는 질문에 말문이 막힐 때가 많았지.

라그랑주가 만든 DeepProve는 그 말문을 열어주는 열쇠고, Anduril의 Lattice에 꽂히면 전장에서도 “빠르고, 증명 가능하고, 믿을 수 있는” 시스템이 된다는 시도야.

[GUTE_RachelHan @GuteslaX]

라그랑주(Lagrange)의 DeepProve × Anduril 사례로 본 ‘검증 가능한 국방 AI’의 미래

2026년부터 미국 국방부(DOD)와 연합국 방산 조달 시스템은 AI 시스템의 ‘신뢰성과 검증 절차(assurance & evaluation)’를 강화하는 방향으로 움직이고 있습니다.

‘AI 판단 그 자체를 암호학적으로 증명해야 한다’는 요구는 아직 명문화되지 않았지만, AI가 어떻게 판단했는지 외부에서 신뢰할 수 있는 구조를 갖추는 것이 사실상 필수 조건이 되고 있습니다.

그리고 최신 Lagrange는 방산 기술 기업 Anduril에 이를 실증해보았으며, 해당 시연은 AI가 내리는 판단을 실시간으로 ‘검증 가능한 상태’로 만들 수 있다는 것을 증명했습니다.

(* 참고로 Lagrange는 NVIDIA의 전략적 투자를 받은 팀이며, Google의 최신 언어 모델 Gemma3를 실제로 활용하고 있습니다.)

그렇다면 DeepProve는 그걸 어떻게 해결할까요?

오늘날의 자율 방위 시스템은 AI가 직접 판단을 내립니다.
드론이 적을 탐지하고, 회피하거나 요격하고, 어떤 위치에서 감시를 할지도 스스로 결정합니다.

속도도 중요하지만, 전장에서는 그 판단이 신뢰할 수 있느냐가 더 중요합니다.
“왜 그렇게 판단했는가?” / “허가되지 않은 데이터가 들어간 건 아닌가?” >>>> 그래서 이제는 빠르기만 한 AI가 아니라, ‘검증 가능한 AI(Verifiable AI)’가 필요합니다.

여기서 등장하는 기술이 바로 DeepProve입니다.

Lagrange가 개발한 이 시스템은, AI가 어떤 판단을 내릴 때마다 그 판단이 올바르게 수행되었는지를 수학적으로 증명해줍니다.

✔️ 실시간으로 작동하고
✔️ 민감한 입력값이나 모델 내부는 보호되며
✔️ 외부 기관이나 연합군도 그 판단을 독립적으로 검증할 수 있습니다

이 기술은 ‘제로 지식 증명(zk-proof)’이라는 방식으로 작동합니다. 쉽게 말해, "내가 정당하게 판단했음을 증명하되, 내가 어떻게 판단했는지는 공개하지 않는다"는 개념입니다.

Anduril과의 통합 사례를 보면 왜 이 기술을 활용해야 하는지 나옵니다.(Anduril이 자체적으로 하면 안되요? 포함)

Anduril은 자율 정찰과 전술 판단을 위한 AI 시스템을 개발하고 있습니다. 이들이 만든 Lattice SDK™는 정찰 드론, 감시 센서, 자율 전술 판단 모듈 등을 통합하여, 복잡한 작전 환경에서도 AI가 빠르게 판단하고 행동할 수 있도록 설계된 플랫폼입니다.

이 플랫폼에 Lagrange의 DeepProve 기술이 통합되면서,
AI가 내리는 판단에 실시간 검증 레이어가 추가되었습니다.

AI가 작동하는 흐름은 크게 세 단계입니다.

1) 첫 번째는 근접 탐지입니다.
AI는 주변의 대상(예: 적군, 의심스러운 객체 등)이
자산과 얼마나 가까운지를 판단합니다.
이때 사용되는 모델은 within_range.onnx입니다.

2) 두 번째는 전술 결정입니다.
AI는 상황에 따라 어떤 행동을 취할지를 판단합니다.
회피(EVADE), 감시(SURVEILLANCE), 요격(INTERCEPT) 중 가장 적합한 전술을 선택하는 과정입니다.
이 판단에는 tactical_decision.onnx 모델이 사용됩니다.

3) 세 번째는 이동 계산입니다.
AI는 실제 움직일 방향, 거리, 속도 등을 계산해 행동으로 옮깁니다. 필요한 경우, 감시를 위한 최적 위치도 함께 도출됩니다.
여기에는 movement_calculation.onnx와 surveillance_position.onnx 모델이 사용됩니다.

이 세 가지 모든 단계에서 DeepProve는 실시간으로 zk-proof를 생성합니다. 즉, AI가 판단을 내릴 때마다
해당 판단이 검증 가능한 형태로 저장되며, 외부에서도 독립적으로 확인할 수 있는 구조가 됩니다.
(그 판단 과정은 로그로 남아 국방 기관이 확인할 수 있는 시나리오입니다.)

앞서 말씀드린것처럼 국방계약시에 검증 가능한 구조로 주목받고 있는데요.

Anduril 기존의 자율 AI 시스템도 판단 속도는 매우 빨랐지만,
그 판단이 왜 나왔는지 설명하거나, 외부 기관에서 검증할 수는 없었습니다.

또한 모델이나 입력값이 조작되었는지 여부도 기관이 확인하기 어려웠습니다. 이런 한계는 실제 군사 작전이나 국방 계약에서 매우 중요한 위험 요소가 됩니다.

DeepProve가 통합된 이후에는 상황이 달라졌습니다.
이제 AI는 판단을 내릴 때마다 그 판단이 정확한 모델과 데이터에 기반했음을 증명할 수 있
고,
그 과정을 외부에서도 검토 가능하게 만드는 '검증 가능한 구조'를 갖추게 되었습니다.

< 결론 >

현재 Lagrange는 Anduril과의 사례를 시작으로
다양한 국방·보안 기관 및 기업들과의 협업을 준비 중입니다.

예를 들어, Palantir는 전장 데이터를 분석하고 시각화하는 플랫폼을 운영하며, Raytheon Technologies는 감시 센서와 미사일 유도 시스템을 다루고 있고, Lockheed Martin은 자율 드론과 항공기를 비롯한 다양한 AI 기반 무기체계를 개발합니다.

또한 USSOCOM, NATO와 같은 고위험 작전 기관에서도
AI 판단의 신뢰성과 투명성 확보는 점점 더 중요한 과제로 떠오르고 있습니다.

이들은 모두 “AI 판단을 검증할 수 있는 시스템”을 필요로 하고 있으며, DeepProve는 이 분야에서 매우 유력한 솔루션으로 자리잡고 있습니다.

타래로 관련 url 남겨놓겠습니다.(꾸벅)

[JunDoJun 🩸 @JunDo1050]

부채싸이클과 위험성에 관해 오랫동안 얘기해오신 매크로 트레이더 레이달리오 형님 아티클 요약

1️⃣ 연준의 2025년 12월 양적 긴축 종료 및 자산 매입 유지 결정이 기존 자산 거품을 부추길 가능성이 있다고 경고, 낮은 주식 리스크프리미엄(약 0.3%)과 AI 주식 과대 평가 지적.

2️⃣ 이전 QE와 달리 현재는 경제 성장(실질 GDP 평균 2%), 낮은 신용 스프레드, 3%를 넘는 인플레이션 속에서 이루어져 재정 적자를 “통화화” (debt monetization - 정부가 빚을 늘리고 연준이 빚을 사게 만들어 통화팽창하게 만드는) 하고 국채 만기를 단축할 수도 있음.

3️⃣ QE가 금과 장기 기술주 같은 금융 자산에 유동성을 증가시키고 인플레이션 위험을 높일 수 있으며, 이는 붕괴 전 전형적인 후기 사이클임을 시사함.

[리얼치킨보이 @RealChickenBoy9]

SKT AI에 대한 투자와
데이터센터 움직임은 이미 시작되고 있었음.

[Angina Pectoris @yeoulabba]

SKT, 울산 AIDC 1GW 확장 공식화

늦은 오후 울산 미포만에 서면, 조선소의 거대한 크레인들이 석양빛에 물든다.
철의 도시, 조선의 도시로 불리던 이곳에 지금 전혀 다른 종류의 거대함이 태동하고 있다. 1기가와트의 전력을 삼킬 AI 데이터센터.
배 한 척을 만드는 것보다 더 많은 전기를 소비할 이 건물이 과연 무엇을 낳을까.

오래전 프로메테우스가 신들에게서 불을 훔쳐 인간에게 주었듯, 오늘날 우리는 전기라는 새로운 불을 다루고 있다. 한 서버 랙이 가정집 40채만큼의 전력을 소비한다니. 이 어마어마한 에너지의 향연 속에서 인공지능이라는 새로운 지성이 깨어난다. 울산의 LNG 발전소는 이제 배가 아닌 생각하는 기계를 위해 불을 지핀다.

흥미로운 것은 이 거대한 시설이 오히려 자연과 닮아간다는 점이다. 인간의 뇌가 체온을 정교하게 조절하듯, 데이터센터도 0.1도의 온도 편차에 민감하게 반응한다. 냉각수가 칩의 열을 식히는 모습은 혈액이 우리 몸을 순환하는 것과 닮았다. 디지털 트윈이라는 기술은 실재와 가상의 경계를 지우며, 마치 우리가 꿈속에서 현실을 시뮬레이션하듯 미래를 미리 그려본다.

삼성이 유럽의 냉각 기업을 사들이고, 소프트뱅크가 홋카이도의 차가운 공기를 이용하려 하고, 싱가포르가 엄격한 그린 기준을 세우는 것을 보며 생각한다.
결국 기술의 경쟁은 자연과의 조화를 찾는 여정이 아닐까.

SK가 울산에서 시작한 이 프로젝트는 단순한 데이터센터 그 이상이다. 제조업의 심장이었던 도시가 지능의 중추로 변신하는 것은, 우리 시대가 근육에서 두뇌로, 물질에서 정보로 이행하는 거대한 전환을 상징한다.

천 년 전 울산의 반구대 바위에 새겨진 고래 그림처럼, 오늘 우리는 전기와 데이터로 새로운 문명의 암각화를 그리고 있다. 그것이 후손들에게 어떤 의미로 다가갈지는 아직 알 수 없다. 다만 분명한 것은, 빛의 속도로 흐르는 정보의 물결 속에서도 인간은 여전히 따뜻한 이야기를 갈구한다는 사실이다.

[경기도웨일_KR @KKDW_KOREA]

https://t.co/0buZOgfcfU

[Angina Pectoris @yeoulabba]

https://t.co/J2She5nvQV

[직관&성찰 @wavekim72]

@KKDW_KOREA 잘 읽었습니다. 감사합니다.

[경기도웨일_KR @KKDW_KOREA]

https://t.co/G7Zn1b1ZNV

[Valley AI @ValleyAI_X]

[ 개도국으로 확산되는 AI 투자붐 🤖🌏] #데이터센터 #AI인프라

1. AI 투자 열풍이 ‘AI 탈식민화(AI Decolonization)’ 흐름 속에서 개도국으로 확산되고 있음.

2. 인도네시아 자카르타는 수도와 전력 등 사회 인프라가 열악하고, 연평균 임금은 2,200달러에 불과하지만,

3. 자카르타 외곽에는 엔비디아의 최신 AI 칩으로 가득 찬 거대한 데이터센터들이 들어서고 있음.

4. 아울러 인도네시아를 포함한 개도국 정부들은 빅테크에게 ‘현지 데이터는 현지에서 처리하라’는 현지화 규제를 압박 중.

5. 즉, AI와 데이터를 타국 인프라에 의존하지 말고, 자국 내에 데이터센터를 직접 짓거나 임차해야 한다는 것.

6. AI 탈식민화는 ‘데이터 주권(Data Sovereignty)’ 개념의 연장선상에 있으며,

7. 이는 통신·건설·전력 등 현지 AI 인프라 산업 및 기업에는 새로운 성장 기회로 작용할 수 있음.

8. “그 어떤 나라도 국민의 데이터 자원을 외부에 빼앗겨선 안 됩니다” — 젠슨 황, 인도네시아 통신사 행사 발언

9. 구글은 향후 5년간 인도에 150억 달러를 투자하고, 아마존은 태국 인프라 확충에 50억 달러를 투입할 예정임.

10. Mordor Intelligence에 따르면 인도네시아 데이터센터 시장은 지난해 3.74억 달러 매출을 기록했으며, '30년까지 6배 이상 성장할 전망.

11. 이처럼 규제와 정책 지원, 그리고 비즈니스 수요(낮은 인건비 등)가 맞물리며, 남·동남아 개도국들이 AI 붐의 수혜국으로 부상하고 있음.

Source: WSJ

[Valley AI @ValleyAI_X]

[ 간밤 중요 뉴스 정리 🚨]

—— 정치와 경제 🏦

1. 트럼프, 중국과의 무역전쟁에서 관세는 국가 방어를 위한 중요 수단…관세 없으면 안보도 없다 / 재무장관 베센트, 세계은행에 중국 지원 중단 촉구 / 중국과 같은 비시장 경제에 맞서기 위해서는 '산업정책'이 필요하다.

2. 한국 대통령 정책실장, 한미 관세 협상 낙관적으로 보고 있다 / 외환시장 관련 간극 좁혀져 / 한국 정부, 관세 협상서 미국이 한국 제안 수용할 가능성

3. 트럼프, 인도가 조만간 러시아산 석유 구매 중단할 것, 이제 중국이 구매 중단하도록 해야 / 베센트, 일본이 러시아 에너지 수입 중단할 것으로 기대

4. 트럼프, 우크라이나가 러시아와 전쟁에서 공세 원해…푸틴은 합의 원할 수도 (다우존스)

5. 베센트, 중국에 6개월간 펜타닐 문제 해결 시, IEEPA 기반 관세 철회 가능성 전달 / 최근 며칠간 중국과 긴밀한 소통 지속, 이번 주 추가 협의 예정.

6. 베센트, 미국의 투자 붐은 지속 가능하며 이제 막 시작되었다 / 고용은 자본지출에 후행할 것

7. 베센트, QE 개혁은 차기 연준 의장 인준에서 중요한 고려사항

8. 연준 미란 이사, 한 번에 50bp 이상 인하는 불필요…미중 긴장 고조로 하방 리스크는 확대 / 머지않아 양적긴축(QT)을 종료하는 것이 적절

9. 연준 베이지북, 노동 수요는 대부분의 지역 및 산업 전반에서 약한 흐름, 다수 지역에서 기업들이 해고 또는 자연감원을 통해 인력을 줄이고 있음, 수요 약화, 경제 불확실성, AI 도입 등이 이유

10. 연준 월러 이사, AI 확산, 신규 일자리보다 먼저 실직이 올 것…신규 일자리 창출에 몇 년 걸릴 수도

11. 미 연방법원, 셧다운 중 30개 이상 정부기관 해고 중단 명령…행정부 조치에 제동 / 미 예산국장 보트, 정부 해고 규모 수천 명…1만 명 이상 될 수도 경고

12. 씨티, 9월 신용카드 상각률 2.50%로 소폭↑…연체율도 1.38%로 소폭↑ / 아멕스, 상각률 1.9%, 연체율 1.4%로 모두 상승 / BofA, 상각률 2.44%로 상승, 연체율은 1.34%로 소폭 개선

13. 미 금융당국, 지역 은행 자본 규제 완화 준비 중 (Bloomberg)

14. 일본 가토 재무상, 외환시장 과도한 변동 경계해야, 미 베센트와 외환시장 관련 기존 합의 재확인 / 베센트, BoJ가 적절한 통화정책을 시행한다면, 엔화는 스스로 균형점을 찾게 될 것

15. IMF 고위 관계자, 일본 BOJ, 긴축 서두르지 말아야…무역·임금 불확실성에 성장 리스크 하방 편중

16. 일본 가토 재무상, G7에 중국 희토류 규제 우려 전달, G7의 긴밀한 공조가 중요

17. 골드만삭스 왈든, 시장은 미·중 긴장에 주목…GS는 중국시장 철수 계획 없어, 기업들 행동 변화 감지 중

—— 산업과 기업 🤖

1. OpenAI, 5년간 1조달러 지출 계획 위해 신규 수익원 개발·부채 파트너십·후속 펀딩 준비 중 (FT)

2. 메타–ARM, AI 효율성 확장을 위한 다년간 전략적 파트너십 체결 / 메타, AI 워크로드 지원 위해 텍사스에 15억 달러 규모 데이터센터 투자

3. 애플, 생성형 AI 검색 총괄에 임명된 지 얼마 안 된 커 양, 메타로 이직 예정 (Bloomberg)

4. 애플 팀 쿡, 중국 공업정보화부장과 베이징 회동…중국 사업 확대 기대 / 중국 투자·협력 강화하겠다

5. 인텔, ‘26년 AI 서버 GPU ‘Crescent Island’ 출시 계획…하반기 샘플 테스트 돌입 예정 (DigiTimes)

6. Nscale, 마이크로소프트와 20만 개 엔비디아 GB300 GPU 배치 계약…델과 함께 미·EU 전역 인프라 구축

7. 맥쿼리, 610억달러 규모 데이터센터 매각…런던 시티공항 지분 75%로 확대 (The Australian)

8. Anthropic, 경량 AI 모델 ‘Haiku’ 전면 개편…고성능 대비 저비용 솔루션 수요↑ (Reuters)

9. 앤트로픽, AI 모델·제품 강화를 위한 인수 본격 검토 (The Information)

10. 오라클, 기업용 AI 확산 가속 위해 ‘Fusion 애플리케이션 AI 에이전트 마켓플레이스’ 출시

11. 미디어텍, 엔비디아 신형 DGX Spark에 공동 설계한 GB10 슈퍼칩 탑재

12. 엔비디아 지원 스타트업 ‘Poolside’, CoreWeave와 AI 워크로드 확장 위한 인프라 구축 착수

13. 프리포트 맥모란, 구리 정광 거래 기존 벤치마크 가격제 탈피 추진…제련소 수익성 보호 목적

14. 폭스콘 회장, 중국 희토류 수출 규제, 단기 영향은 제한적…장기화 시 전 산업에 타격

15. GM, ‘30년까지 GM 에너지 투자 기반 초고속 충전기 3.5만기 설치 예정

16. 아마존, HR 인력 최대 15% 감축 추진…AI 인프라 투자 위해 추가 구조조정도 예고 (Fortune)

*뉴스 출처는 따로 마킹한 출처가 없으면 모두 Newswires입니다.

#뉴스 #뉴스레터 #속보

[아저씨 ICWp @yhpkorea2005]

내가 애널리스트 할때.

항상 하던것이 그 회사의 10년치 데이터를 분기별로 정리하면서 무슨일이 있었는지 챠트에 복기 했었는데. 그래서 가끔 챠트를 주간으로 놓고 그 다음 차트가 어떻게 움직이나 추측하곤 했다.

1) 지금이 코로나19 시기와 같다면 우리에겐 상승이 1년 더 남았고. 단기적으로는 2-4주간 소폭 조정을 앞두고 있고.

2) 그게 아니라면. 이제 하락장이 시작 될 가능성이 크다.

난 개인적으로 1번으로 보는데. 이유는 1) 중간선거전에 장기 하락은 없을 것이고, 2) 빅테크의 AI 투자 사이클로 인한 데이터센터가 본격적으로 완공되는 시기가 26년말에서 27년초이기 때문에 내년 하반기부터 빅테크의 실적은 감가상각비 반영에 크게 노출이 될 가능성이 높다.

Remember this.

✅ RSI 70에서는 매도. RSI 30에서는 매수.

4월에도 너무 간단한 로직이었고.
10월에도 너무 간단한 로직인데.

✅ 다들 설마설마하다가 당한다.

[Angina Pectoris @yeoulabba]

https://t.co/Ba21HJW790

[무기견 @sniffshiba]

저는 "했재"를 하지 않습니다.

그냥 돈냄새가 짙게 나면 마켓의 정확한 타이밍과 상승률까지 말씀드리면서 함부로 뱉지도 못하게 입에다가 강제로 넣어드립니다.

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